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Este artigo apresenta um sistema de frenagem regenerativa para motores de Corrente Contínua sem Escovas em veículos elétricos que recupera a força eletromotriz contra (back EMF) durante a desaceleração para recarregar o armazenamento de energia, estendendo assim a autonomia de condução e garantindo a estabilidade da dinâmica do sistema por meio de uma recuperação de potência eficaz.
Este estudo analisa mais de 2.700 relatórios de incidentes públicos para desenvolver uma estrutura baseada em taxonomia que identifica requisitos de interface críticos para garantir a segurança na mobilidade de passageiros autônoma, abordando as necessidades de trabalho cognitivo e de legibilidade de diversos atores humanos interagindo com sistemas automatizados.
Este artigo apresenta o EvoAgent, um agente de modelo de linguagem de grande escala que emprega evolução cognitiva para superar restrições de projeto complexas, criando com sucesso um robô sem fios de 10 mm de alto desempenho com empuxo e robustez operacional significativamente melhorados em comparação com as linhas de base tradicionais de algoritmos genéticos.
Este artigo estabelece um framework de avaliação unificado para comparar sistematicamente cinco modelos representativos baseados em dados para extrapolação de longo prazo em dinâmica de múltiplos corpos, revelando que o SINDy e o LSTM superam consistentemente outras abordagens em diversos cenários de referência e fornecendo diretrizes práticas para seleção de modelos.
Este artigo propõe e compara três frameworks de estimativa de parâmetros inteligentes — RNN-MPC, RL-MPC e RL-SMC — para Motores Síncronos de Ímãs Permanentes, demonstrando que essas abordagens baseadas em aprendizado de máquina estimam parâmetros críticos do motor com alta precisão e estabilidade, aumentando significativamente o desempenho do controlador sob diversas condições de operação.
Este estudo avalia várias técnicas de aprendizado de máquina em dados meteorológicos de Ranchi, Índia, constatando que algoritmos de boosting, particularmente o AdaBoost, alcançam o melhor desempenho na classificação de dias de tempestades, especialmente quando aplicados a conjuntos de dados modificados e dados horários de pré-monção para lidar com o desequilíbrio de classes.
Este estudo propõe uma estrutura de agrupamento microseísmico baseada em dados que integra similaridade de formas de onda com parâmetros espaciais e temporais usando aprendizado de máquina não supervisionado para produzir caracterizações de fraturas de reservatórios geotérmicos mais fisicamente interpretáveis e de alta resolução em comparação aos métodos convencionais.
Este estudo avalia estratégias de construção sustentável para um edifício residencial em clima frio em Winnipeg, Canadá, integrando análise de energia via BIM e avaliação de ciclo de vida para demonstrar que designs otimizados com foco no envelope e materiais de baixo carbono podem reduzir significativamente o potencial de aquecimento global, o consumo de combustíveis fósseis e as emissões totais de carbono ao longo do ciclo de vida em comparação com a construção convencional.
Este estudo desenvolve e valida um modelo de elementos finitos no ABAQUS/CAE 2020 para Juntas de Fricção com Deslizamento Resiliente (RSFJs) ao comparar os resultados de simulação com dados experimentais e analíticos, seguido de uma análise paramétrica para avaliar a influência de parâmetros de projeto, tais como a rigidez da mola, a pré-tensão do parafuso e o coeficiente de fricção, no desempenho sísmico da junta.
Este artigo propõe o ER-ISSA-IVY, um novo controlador MPPT híbrido de dois estágios que integra um algoritmo de busca de pardais melhorado com um algoritmo Ivy, coordenados por uma regra de arrependimento de energia e um mecanismo de memória de transição, para alcançar alta eficiência estática e dinâmica, minimizando simultaneamente as perdas de sondagem e o sobreajuste sob condições complexas de sombreamento parcial.